文献类型：期刊文章

作　　者：贾亚飞[1] 朱永利[1] 王刘旺[1] 李莉[1]

机构地区：[1]新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),保定071003

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家电网公司科技项目资助

年　　份：2016

卷　　号：31

期　　号：19

起止页码：208-217

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20164603004561)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。

关 键 词：局部放电 变分模态分解  多尺度熵  特征提取 模式识别

分 类 号：TM85]